Entrevista/ “A tecnologia pode estar amplamente disponível, mas a capacidade organizacional para a utilizar continua a ser escassa”

“Estamos perante uma mudança estrutural, mas as empresas estão a avançar a ritmos muito diferentes. Algumas estão a repensar a forma como servem os clientes, organizam o trabalho e geram receitas. Outras limitaram-se a adquirir licenças e a incentivar os colaboradores a experimentar novas ferramentas, mantendo praticamente inalterado o seu modelo de negócio”, afirma René Bohnsack, professor catedrático de Estratégia e Inovação na Católica-Lisbon SBE e diretor académico do The Lisbon MBA Católica|Nova.

A inteligência artificial está a redefinir a forma como as empresas competem, inovam e criam valor. Mas transformar o potencial tecnológico em resultados concretos continua a ser um dos grandes desafios das organizações, segundo René Bohnsack.

Autor de “The AI Strategy Playbook: From Zero to 100”, publicado pela Routledge e recentemente apresentado em Portugal, Bohnsack tem dedicado grande parte da sua investigação à transformação digital, à inovação e ao impacto das novas tecnologias nos modelos de negócio.

Em entrevista ao Link to Leaders, o diretor académico do The Lisbon MBA Católica|Nova analisa os obstáculos que impedem muitas empresas de passar da experimentação à implementação da IA em larga escala, o atraso de Portugal na adoção desta tecnologia e as oportunidades que se abrem às PME. Reflete ainda sobre o futuro do emprego e sobre a evolução do papel dos líderes.

A inteligência artificial ocupa hoje um lugar central no debate empresarial, mas até que ponto está realmente a transformar as organizações?

Estamos perante uma mudança estrutural, mas as empresas estão a avançar a ritmos muito diferentes. Algumas estão a repensar a forma como servem os clientes, organizam o trabalho e geram receitas. Outras limitaram-se a adquirir licenças e a incentivar os colaboradores a experimentar novas ferramentas, mantendo praticamente inalterado o seu modelo de negócio.

A diferença está em perceber se a inteligência artificial altera a forma como a empresa cria e capta valor. Ajudar um colaborador a escrever um e-mail mais rapidamente é útil. Mas integrar o conhecimento sobre os clientes, a preparação das vendas e a prestação de serviços para proporcionar uma melhor experiência ao cliente representa uma transformação muito mais profunda.

A adoção de tecnologia pode acontecer de forma relativamente rápida. Já a transformação organizacional exige mudanças nos processos, nas competências, nos incentivos e na tomada de decisões. É por isso que a inteligência artificial deve fazer parte da agenda das lideranças. No The Lisbon MBA Católica|Nova, considero que preparar os gestores para compreenderem e liderarem estas mudanças é uma componente essencial da formação em gestão.

“Muitas empresas também começam pela tecnologia, em vez de partirem de um problema de negócio relevante”.

No seu novo livro “The AI Strategy Playbook: From Zero to 100″ aborda os desafios que as empresas enfrentam na passagem da experimentação para a implementação da inteligência artificial em larga escala. Porque é que tantas organizações continuam presas à fase dos projetos-piloto?

Porque uma demonstração bem-sucedida e um processo de negócio plenamente operacional são duas conquistas muito diferentes. Um projeto-piloto pode funcionar com dados selecionados, colaboradores entusiasmados e um apoio considerável. Mas a implementação em larga escala exige informação fiável, integração com os sistemas existentes, responsabilidades bem definidas e pessoas capazes de utilizar a solução com confiança.

Muitas empresas também começam pela tecnologia, em vez de partirem de um problema de negócio relevante. Demonstram que algo é possível, sem estabelecerem quem precisa dessa solução, o que deverá melhorar ou quem ficará responsável por ela depois de terminado o projeto-piloto.

No meu livro, abordo esta questão através de quatro dimensões interligadas: competências, transformação, estratégia e governação e controlo. O progresso torna-se difícil quando as empresas desenvolvem uma destas dimensões e negligenciam as restantes. A formação sem implementação gera frustração; a implementação sem estratégia conduz a projetos dispersos; e a expansão sem governação cria riscos que poderiam ser evitados.

À medida que as empresas aumentam o investimento em inteligência artificial, cresce também a pressão para demonstrar resultados concretos. Como distinguir os investimentos que criam valor real daqueles que apenas seguem uma tendência tecnológica? 

Um investimento credível em inteligência artificial deve responder a três perguntas: que resultado de negócio se pretende melhorar, em comparação com que ponto de partida e a que custo total?

Os indicadores dependem da aplicação. No apoio ao cliente, podem incluir o tempo de resolução, a satisfação dos clientes e o custo por pedido resolvido. Nas vendas, são relevantes as taxas de conversão, a duração do ciclo de vendas e a margem de contribuição. Nas operações internas, devemos analisar os tempos de execução, os erros, o trabalho que tem de ser repetido e a capacidade libertada.

Também é necessário distinguir o tempo poupado do valor financeiro efetivamente gerado. Poupar várias horas de trabalho aos colaboradores não significa automaticamente reduzir custos ou aumentar receitas. Os líderes precisam de definir como será utilizada essa capacidade adicional.

O cálculo global deve incluir os custos de integração, formação, revisão humana, manutenção e utilização. A adoção e a qualidade são indicadores iniciais úteis, mas o verdadeiro teste consiste em perceber se o investimento melhora, de forma sustentável, o desempenho da empresa. Contabilizar licenças ou projetos-piloto diz-nos muito pouco sobre isso.

“É mais fácil justificar um investimento quando a tarefa, o custo e a melhoria esperada já são conhecidos. O problema surge quando a eficiência passa a ser a única ambição”.

Estaremos demasiado concentrados na automatização de tarefas e pouco atentos à criação de novas oportunidades de negócio?

Sim, embora a eficiência seja um ponto de partida sensato. É mais fácil justificar um investimento quando a tarefa, o custo e a melhoria esperada já são conhecidos. O problema surge quando a eficiência passa a ser a única ambição.

A inteligência artificial também pode tornar viáveis serviços que anteriormente não eram economicamente rentáveis. Uma empresa pode passar a servir clientes de menor dimensão de forma lucrativa, oferecer um apoio mais personalizado ou transformar conhecimento especializado num novo serviço. Estas oportunidades exigem que os líderes repensem a sua oferta e o seu modelo de negócio.

Veja-se o setor da hotelaria: a automatização do trabalho administrativo pode libertar tempo dos colaboradores. A oportunidade estratégica consiste em utilizar essa capacidade adicional, juntamente com um melhor conhecimento dos clientes, para proporcionar uma estadia mais personalizada, reforçar a fidelização e gerar receitas adicionais.

À medida que as ferramentas de inteligência artificial se tornam acessíveis a praticamente todas as empresas, coloca-se uma questão fundamental sobre a competitividade. Se todos os concorrentes têm acesso às mesmas tecnologias, de onde virá a verdadeira vantagem competitiva? 

O acesso a um modelo de inteligência artificial poderoso é, cada vez mais, uma condição de partida. A vantagem competitiva resulta da capacidade de o combinar com recursos e competências que os concorrentes não conseguem reproduzir facilmente.

Entre esses fatores estão o conhecimento próprio da empresa, as relações de confiança com os clientes, os processos diferenciadores e a capacidade de aprender com a implementação. Os dados são importantes, mas não basta possuí-los. A empresa precisa de ter autorização para os utilizar, garantir a sua qualidade e dispor de processos que permitam transformá-los em melhores decisões ou serviços.

Também pode existir uma vantagem em ser o primeiro a identificar algo: detetar uma necessidade emergente dos clientes, reconhecer uma mudança no mercado ou aprender mais rapidamente com uma nova oferta.

Em última análise, a tecnologia pode estar amplamente disponível, mas a capacidade organizacional para a utilizar continua a ser escassa. Duas empresas podem adquirir as mesmas ferramentas e alcançar resultados muito diferentes, porque colocam questões distintas, reorganizam o trabalho de formas diferentes e aprendem a ritmos distintos.

“As empresas de menor dimensão têm frequentemente menos capacidade de gestão para desenvolver experiências, menos recursos especializados e informação menos integrada”.

Segundo dados do Eurostat relativos a 2025, apenas 11,5% das empresas portuguesas com pelo menos 10 trabalhadores utilizavam tecnologias de inteligência artificial, face a uma média de 20% na União Europeia. Como interpreta este atraso de Portugal na adoção da IA?

A diferença é significativa: o Eurostat indica uma taxa de adoção de 11,5% em Portugal, face a 20% no conjunto da União Europeia, em 2025, considerando as empresas com pelo menos dez pessoas ao serviço e abrangidas pelas atividades incluídas no inquérito. No entanto, estes números medem a adoção da tecnologia e não a profundidade ou a eficácia da transformação.

Na minha perspetiva, existem vários fatores que se reforçam mutuamente. As empresas de menor dimensão têm frequentemente menos capacidade de gestão para desenvolver experiências, menos recursos especializados e informação menos integrada. A incerteza quanto ao valor gerado, à proteção de dados e à implementação pode dificultar até mesmo investimentos financeiramente acessíveis.

Teria alguma cautela em atribuir esta situação simplesmente à falta de ambição dos gestores portugueses. Muitas vezes, o que falta é um percurso credível que permita passar do interesse à implementação. A formação em gestão tem aqui um papel importante.

Considera que existe o risco de a inteligência artificial aumentar o fosso competitivo entre as grandes empresas e as PME?

Sim, sobretudo se as grandes empresas conseguirem combinar o investimento com melhores dados, equipas especializadas e uma implementação sistemática. O acesso económico à inteligência artificial não elimina essas vantagens.

Ao mesmo tempo, a IA pode proporcionar às empresas mais pequenas acesso a capacidades que anteriormente eram difíceis de suportar financeiramente: comunicação multilingue, análise de mercado, apoio ao desenvolvimento de software e serviços de apoio ao cliente mais sofisticados. Uma pequena empresa também pode tomar decisões e redesenhar processos com rapidez.

O resultado depende, por isso, em parte, da capacidade das PME para transformarem uma tecnologia acessível em competências práticas. Precisam de pontos de partida exequíveis, apoio de confiança e formação ligada à sua atividade.

Aconselharia uma PME a começar por um problema de negócio recorrente, atribuir a alguém a responsabilidade pela sua resolução e medir os resultados. Uma organização de menor dimensão não precisa de imitar o programa de inteligência artificial de uma multinacional. Precisa de uma abordagem proporcional aos seus recursos e ambições.

“Identifico oportunidades significativas nos setores do turismo e hotelaria, indústria transformadora, serviços profissionais e logística”.

Olhando especificamente para a economia portuguesa, quais são os setores em que identifica maiores oportunidades de transformação através da inteligência artificial? 

Identifico oportunidades significativas nos setores do turismo e hotelaria, indústria transformadora, serviços profissionais e logística.

No turismo, a inteligência artificial pode apoiar a previsão da procura, o atendimento multilingue e a apresentação de recomendações mais relevantes, permitindo simultaneamente que os colaboradores dediquem mais tempo à interação pessoal com os clientes. Na indústria transformadora, as aplicações incluem a inspeção da qualidade, a manutenção e a reutilização do conhecimento técnico. Os serviços profissionais podem melhorar os processos de investigação, a preparação de documentos e o acesso ao conhecimento. A logística pode beneficiar de melhores previsões, planeamento e gestão de situações excecionais.

A maior pressão competitiva poderá recair sobre as empresas cuja oferta assenta essencialmente no processamento padronizado de informação. Se os clientes conseguirem obter resultados comparáveis, de forma mais rápida e económica, noutros fornecedores, essas empresas terão de reforçar o seu conhecimento especializado, as relações com os clientes ou a qualidade do serviço.

No caso de Portugal, a ambição deve ir além da redução de custos, procurando melhorar os serviços, apoiar as exportações e aumentar o valor que as empresas são capazes de criar.

A sua investigação explora o surgimento de modelos de negócio autónomos, nos quais os sistemas de inteligência artificial podem assumir funções tradicionalmente desempenhadas por pessoas. Estamos a caminhar para um futuro em que as empresas poderão funcionar com equipas humanas muito reduzidas?

Em algumas atividades, sim. Uma pequena equipa consegue, cada vez mais, coordenar trabalho que anteriormente exigia recursos separados para investigação, marketing, apoio ao cliente ou desenvolvimento de software. Isto poderá alterar a lógica económica associada à criação e ao crescimento de uma empresa.

No entanto, os modelos de negócio autónomos devem ser entendidos como um espectro de possibilidades. Automatizar tarefas individuais é diferente de coordenar um processo completo, e ambas as situações diferem de atribuir a um sistema autonomia para agir sem aprovação.

Um exemplo prático é um sistema de inteligência artificial que monitoriza pedidos de informação, prepara respostas e atualiza registos, encaminhando situações invulgares e compromissos comerciais para uma pessoa. A equipa passa a ser responsável por desenhar o processo, definir limites e gerir exceções.

O meu interesse de investigação centra-se na forma como estes modelos alteram a criação de valor e a estrutura organizacional. As equipas muito pequenas poderão tornar-se mais capazes, mas a existência de uma tecnologia com amplas capacidades não garante automaticamente a fiabilidade operacional nem elimina a responsabilidade humana.

“As empresas europeias têm um espaço considerável para inovar em aplicações especializadas, sistemas industriais e serviços baseados num conhecimento profundo  (…)”.

O desenvolvimento da IA está também a concentrar um enorme poder tecnológico e económico nas mãos de um pequeno número de empresas globais. Até que ponto as organizações que adotam estas ferramentas correm o risco de criar novas dependências estratégicas? 

As organizações podem criar dependências estratégicas através da escolha dos modelos de inteligência artificial, das infraestruturas de computação na nuvem e do software empresarial. Estas dependências dizem respeito aos preços, à disponibilidade dos serviços, ao acesso aos dados e à capacidade de mudar de fornecedor.

Os líderes devem compreender estas consequências antes de integrarem profundamente um fornecedor em operações críticas. Devem analisar as garantias contratuais, a portabilidade dos dados, os custos de mudança de fornecedor e a possibilidade de manter os processos essenciais em funcionamento caso o serviço sofra alterações.

As empresas europeias têm um espaço considerável para inovar em aplicações especializadas, sistemas industriais e serviços baseados num conhecimento profundo dos setores em que operam. Compreender os processos de trabalho dos clientes, a sua língua, o enquadramento regulamentar e os constrangimentos operacionais pode constituir uma poderosa fonte de diferenciação.

A Europa deve desenvolver capacidades tecnológicas a par desse conhecimento especializado das aplicações. A confiança e a implementação responsável podem reforçar a competitividade, mas têm de estar associadas a produtos que proporcionem valor claro e sejam fáceis de utilizar.

Como irão mudar os papéis dos CEO e das equipas de gestão à medida que os sistemas de inteligência artificial se tornam capazes de executar uma parte crescente do trabalho intelectual?

À medida que a inteligência artificial assume mais tarefas de análise e coordenação, a liderança terá de dar maior importância à definição de objetivos, à avaliação de compromissos entre diferentes prioridades e à atribuição de responsabilidades na tomada de decisões. Os gestores terão de determinar que decisões podem ser delegadas, quais exigem aprovação e que informação é suficiente para agir.

Terão também de redesenhar o trabalho. Introduzir inteligência artificial num processo que permanece inalterado pode simplesmente acelerar as ineficiências existentes. A maior oportunidade surge quando se repensam as responsabilidades, a passagem de tarefas entre intervenientes e a relação entre pessoas e sistemas.

A dimensão humana é igualmente importante. Os colaboradores precisam de ter clareza quanto às expectativas, apoio para desenvolver competências e confiança para sinalizar problemas.

Isto reforça a importância de uma formação abrangente em gestão. No The Lisbon MBA, as matérias relacionadas com a inteligência artificial são abordadas a par da estratégia, das finanças, da ética e do desenvolvimento de competências de liderança. O objetivo é preparar os gestores para tomarem decisões empresariais sólidas num contexto cada vez mais marcado pela inteligência artificial.

“É mais útil analisar as tarefas do que partir do princípio de que profissões inteiras irão desaparecer”.

Acredita que a IA criará mais empregos do que aqueles que eliminará? E que profissões ou perfis profissionais considera mais vulneráveis nos próximos anos?

Não creio que alguém possa, de forma responsável, fazer uma previsão segura sobre o saldo líquido do emprego. O resultado depende da evolução tecnológica, da criação de novas necessidades, das escolhas das organizações e da eficácia com que as pessoas conseguem transitar para diferentes funções.

É mais útil analisar as tarefas do que partir do princípio de que profissões inteiras irão desaparecer. O trabalho rotineiro, digital e facilmente definido está particularmente exposto: processamento padronizado de documentos, elaboração de relatórios básicos, resposta a pedidos repetitivos de clientes e algumas formas de produção de conteúdos.

Muitas profissões combinam estas tarefas com outras que exigem discernimento, relacionamento interpessoal e responsabilidade. A composição dessas profissões poderá mudar consideravelmente, mesmo que continuem a existir.

Preocupa-me particularmente a aprendizagem nas fases iniciais da carreira. Se as organizações automatizarem as tarefas através das quais os colaboradores mais jovens tradicionalmente adquirem experiência, terão de criar outros percursos para o desenvolvimento de competências especializadas.

Os líderes devem planear de forma explícita a requalificação e a reafetação dos trabalhadores a outras funções. Os ganhos de produtividade criam possibilidades de escolha em matéria de crescimento, serviços e emprego; a forma como esses ganhos são distribuídos é uma responsabilidade da gestão.

Num mercado de trabalho em rápida transformação, as competências técnicas parecem tornar-se obsoletas a um ritmo cada vez mais acelerado. Que capacidades humanas ganharão maior valor numa economia cada vez mais dependente da inteligência artificial?

A capacidade de discernimento torna-se mais valiosa à medida que produzir uma resposta se torna mais fácil. Os profissionais precisam de identificar os problemas que realmente importam, questionar pressupostos, avaliar evidências e decidir se uma determinada resposta é adequada à situação.

O conhecimento especializado continua a ser essencial. Sem ele, pode ser difícil distinguir uma resposta bem formulada de uma resposta fiável. A comunicação, a empatia e a capacidade de construir relações de confiança também são importantes, porque as decisões organizacionais envolvem pessoas com interesses diferentes e informação incompleta.

Acrescentaria ainda a iniciativa e a capacidade de gerir trabalho apoiado por inteligência artificial: definir um objetivo claro, fornecer contexto, acompanhar o progresso e reconhecer quando é necessário intervir.

Estas competências desenvolvem-se com a prática.

“A Europa precisa de regras claras, acompanhadas de apoio prático, competências e investimento”.

A rápida adoção da inteligência artificial levanta também preocupações relacionadas com a proteção de dados, a transparência, a responsabilização pelas decisões e a supervisão humana. As empresas estão a dar suficiente atenção à governação da IA ou continuam a privilegiar a rapidez de implementação? 

Na minha experiência, a atenção dedicada à governação é desigual. Algumas organizações têm políticas robustas que os colaboradores têm dificuldade em aplicar no trabalho quotidiano. Outras avançam rapidamente com experiências sem estabelecer claramente que dados podem ser utilizados ou quem é responsável pelas decisões.

Uma governação eficaz tem de fazer parte dos processos de trabalho. Os colaboradores devem compreender que informação podem partilhar, quando é necessário verificar os resultados produzidos pelos sistemas e que ações exigem aprovação. A supervisão humana também tem de ser efetiva: quem faz a revisão precisa de dispor de informação, tempo e autoridade suficientes para questionar o sistema.

A abordagem da União Europeia baseada no risco assenta num princípio sensato: o nível de proteção deve refletir os potenciais danos associados à aplicação. A minha preocupação é garantir que a implementação continua a ser compreensível e proporcional, sobretudo para as organizações de menor dimensão.

A Europa precisa de regras claras, acompanhadas de apoio prático, competências e investimento. As empresas necessitam tanto da confiança necessária para inovar como da capacidade para o fazer de forma responsável.

O seu livro apresenta um roteiro para ajudar as organizações a passar da experimentação com inteligência artificial para uma verdadeira estratégia empresarial. Se estivesse hoje a aconselhar um CEO que reconhece a importância da IA, mas não sabe por onde começar, qual seria a primeira decisão que lhe recomendaria tomar?

Escolher um resultado de negócio suficientemente importante para justificar uma mudança na forma como a organização trabalha e atribuir a um responsável de negócio a responsabilidade por esse objetivo.

Poderá tratar-se de reduzir o tempo necessário para preparar uma proposta, melhorar a capacidade de resposta aos clientes ou disponibilizar conhecimento especializado a toda a empresa. O ponto de partida deve ser um problema claramente identificado e uma compreensão do desempenho atual.

Depois, é necessário reunir as pessoas que conhecem o trabalho, estabelecer limites adequados para a utilização de dados e os processos de aprovação e testar uma solução de dimensão controlável. Deve definir-se antecipadamente que evidências justificariam a expansão, a revisão ou a interrupção dessa solução.

Paralelamente a esta primeira aplicação, é importante desenvolver uma compreensão partilhada da inteligência artificial no seio da equipa de liderança. Esta é uma ambição central do meu livro e do meu trabalho de ensino no The Lisbon MBA: ajudar os líderes a articular a experimentação prática com a orientação estratégica, o desenvolvimento das pessoas e uma implementação responsável.

O primeiro compromisso verdadeiramente significativo deve centrar-se num resultado de negócio, num responsável claramente identificado e num processo de aprendizagem.

* René Bohnsack, professor catedrático de Estratégia e Inovação na Católica-Lisbon SBE e diretor Académico do The Lisbon MBA Católica|Nova